本書內容涵蓋了經濟管理類研究生可能用到的絕大多數統計分析方法，如一元和多元線性回歸分析、違背基本假定的回歸分析、虛擬變量回歸分析、邏輯回歸分析、非參數檢驗、聚類分析、判別分析、主成分分析和因子分析、時間序列的分析、面板分析。同時，本書選擇了SPSS和EViews兩個軟件作為例題講解的配套軟件，其中涉及時間序列的部分應用EViews軟件，其他部分應用SPSS軟件。
本書對統計分析方法的闡述簡明扼要，而著重介紹各種方法如何結合經濟管理中的實際問題加以應用，以及應用的條件和場合；同時配合每一種統計分析方法，均結合具體經濟管理實際問題的例題，并在例題講解時兼顧統計分析方法和操作實現兩個方面，給出詳細分析過程的同時，將軟件應用的每一步驟均截圖介紹，并給出操作依據及輸出結果的解釋。
本書可作為經管專業研究生課程教材，也可作為相關管理人員和決策人員的參考書。
及時章概述
及時節統計學的研究對象
第二節統計數據類型
第三節統計學的分科
第四節統計學的研究方法
思考題
第二章一元線性回歸分析
及時節回歸分析概述
第二節一元線性回歸模型的參數估計
第三節一元線性回歸模型的統計檢驗
第四節利用回歸方程進行預測與控制
第五節對總體回歸方程參數的區間估計
第六節一元線性回歸分析實例
思考題
第三章多元線性回歸分析
及時節多元線性回歸模型的形式
第二節多元線性回歸模型參數的普通最小
二乘估計
第三節多元線性回歸模型的檢驗
第四節多元線性回歸分析實例
思考題
第四章放寬基本假定的回歸分析
及時節異方差性
第二節序列相關性
第三節多重共線性
思考題
第五章含有定性變量的回歸分析
及時節虛擬自變量模型
第二節虛擬因變量模型
思考題
第六章非參數檢驗
及時節Pearsonχ2檢驗
第二節Wilcoxon符號秩檢驗
第三節KS檢驗
思考題
第七章時間序列分析
及時節時間序列分析概述
第二節平穩的單變量時序模型
第三節非平穩的單變量時序模型
第四節多變量時序模型
思考題
第八章面板數據分析
及時節面板數據模型概述
第二節固定效應模型
第三節隨機效應模型
第四節面板數據分析實例
思考題
第九章聚類分析
及時節聚類分析的一般問題
第二節距離和相似系數
第三節系統聚類法
第四節聚類分析實例
思考題
第十章判別分析
及時節距離判別
第二節貝葉斯判別
第三節費歇判別
第四節逐步判別
思考題
第十一章主成分分析
及時節主成分分析的數學模型及計算
第二節主成分的性質與選取
第三節主成分分析實例
思考題
第十二章因子分析
及時節因子分析模型
第二節因子分析模型參數的估計方法
第三節因子旋轉
第四節因子得分
思考題
附錄
附表1標準正態分布表
附表2標準正態分布雙側分位數(zα/2)表
附表3χ2分布上側分位數［χ2α(n)］表(n——自由度)
附表4t分布雙側分位數(tα/2)表(n——自由度)
附表5(a)F分布上側分位數(Fα)表(nk——第k自由度，k=1,2),α=0?01
附表5(b)F分布上側分位數(Fα)表(nk——第k自由度，k=1,2),α=0?05
附表5(c)F分布上側分位數(Fα)表(nk——第k自由度，k=1,2),α=0?10
附表6DW檢驗上下界表
附表7泊松分布表
附表8符號檢驗臨界值表
附表9Wilcoxon符號秩檢驗臨界值表
附表10Wilcoxon兩樣本秩和檢驗臨界值表
附表11Kolmogorov檢驗臨界值表
附表12游程檢驗臨界值表
參考文獻
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